ianzeng123
ওভারভিউ
এই কৌশলটি একটি অন্তর্বর্তী দিনের ট্রেডিং কৌশল যা পূর্বের দিনের মূল্যের ব্যাপ্তি এবং সূচকীয় চলমান গড় (ইএমএ) এর সাথে মিলিত হয়। কৌশলটি দ্রুত এবং ধীর ইএমএগুলির নিশ্চিতকরণ সংকেতগুলির সাথে দামের ব্রেকিংয়ের পূর্ববর্তী ট্রেডিংয়ের উচ্চতম বা নিম্নতম সময়কে চিহ্নিত করে ট্রেড করে। কৌশলটি স্বল্পমেয়াদী মূল্যের গতিশীলতা ক্যাপচার করার উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করে এবং নির্দিষ্ট স্টপ লস পয়েন্ট এবং ঝুঁকি-উপার্জনের অনুপাত সেট করে ঝুঁকি পরিচালনা করে।
কৌশল নীতি
কৌশলটির মূল যুক্তি নিম্নলিখিত মূল উপাদানগুলির উপর ভিত্তি করে:
- request.security ফাংশন ব্যবহার করে পূর্ববর্তী ট্রেডিং দিনের সর্বোচ্চ এবং সর্বনিম্ন পয়েন্টগুলিকে মূল মূল্যের পরিসীমা হিসাবে গ্রহণ করুন।
- ট্রেন্ড নিশ্চিতকরণ সূচক হিসেবে ৯-চক্র এবং ২১-চক্রের ইন্ডেক্সাল মুভিং এভারেজ (ইএমএ) গণনা করুন।
- দামের উচ্চতা অতিক্রম করার একদিন আগে এবং দ্রুত ইএমএ ধীর ইএমএর উপরে থাকলে, একটি মাল্টি সিগন্যাল ট্রিগার করুন।
- দাম বিপর্যস্ত হওয়ার একদিন আগে নিম্নতম এবং দ্রুত ইএমএ ধীর ইএমএর নীচে থাকলে, একটি ফাঁকা সংকেত ট্রিগার করুন।
- প্রতি লেনদেনের ঝুঁকি পরিচালনা করুন একটি নির্দিষ্ট স্টপ লস পয়েন্ট (৩০ পয়েন্ট) এবং একটি ঝুঁকি-লাভের অনুপাত (২.০) নির্ধারণ করে।
- ট্রেডিং টাইম ফিল্টারিং বৈশিষ্ট্য যা নির্দিষ্ট সময়ের মধ্যে ট্রেডিং সমর্থন করে।
কৌশলগত সুবিধা
- কাঠামো পরিষ্কার, লজিক সহজ: কৌশলগুলি সহজে বোঝা এবং বাস্তবায়িত মূল্যের লজিক ব্যবহার করে।
- ঝুঁকি ব্যবস্থাপনা উন্নতঃ স্টপ লস পয়েন্ট এবং রিস্ক-রিটার্ন রেট সেটআপের মাধ্যমে কঠোর ঝুঁকি নিয়ন্ত্রণ করা হয়েছে।
- নমনীয় সময় ব্যবস্থাপনাঃ ট্রেডিংয়ের সময় ফিল্টারিংয়ের বিকল্পটি সবচেয়ে সক্রিয় বাজারের সময় ট্রেড করার অনুমতি দেয়।
- মাল্টিপল কনফার্মেশন মেকানিজমঃ দামের ব্রেকডাউন এবং EMA-র ট্রেন্ড কনফার্মেশনের সাথে মিলিত, যা মিথ্যা সংকেতের ঝুঁকি হ্রাস করে।
- স্বয়ংক্রিয়তার উচ্চ মাত্রাঃ কৌশলগুলি সম্পূর্ণরূপে স্বয়ংক্রিয়ভাবে কার্যকর করা যেতে পারে এবং মানুষের হস্তক্ষেপ কমিয়ে আনা যায়।
কৌশলগত ঝুঁকি
- ভুয়া ব্রেকআউটের ঝুঁকিঃ ব্রেকআউটের পরে দাম দ্রুত ফিরে যেতে পারে, যার ফলে স্টপ লস আউট হয়।
- স্লাইড পয়েন্টের ঝুঁকিঃ উচ্চ ওঠানামা চলাকালীন সময়ে, প্রকৃত লেনদেনের মূল্য সংকেত মূল্যের সাথে উল্লেখযোগ্যভাবে বিচ্যুত হতে পারে।
- স্থির ক্ষতির ঝুঁকিঃ স্থির পয়েন্টের ক্ষতি সব বাজারের অবস্থার জন্য উপযুক্ত নাও হতে পারে।
- বাজারের অস্থিরতার ঝুঁকিঃ কম অস্থিরতার সময় অত্যধিক ট্রেডিং সিগন্যাল তৈরি হতে পারে।
কৌশল অপ্টিমাইজেশনের দিকনির্দেশনা
- ডায়নামিক স্টপ লস অপ্টিমাইজেশানঃ বাজারের ওঠানামা অনুযায়ী ডায়নামিক স্টপ লস পয়েন্টের সংখ্যা সামঞ্জস্য করার কথা বিবেচনা করা যেতে পারে।
- লেনদেনের সময় অপ্টিমাইজেশনঃ লেনদেনের সময় উইন্ডোর সেটিংটি ইতিহাসের বিশ্লেষণের মাধ্যমে অপ্টিমাইজ করুন।
- সংকেত পরিস্রাবণ বাড়ানোঃ অতিরিক্ত পরিস্রাবণ শর্ত হিসাবে ট্র্যাফিক বা ওঠানামা পরিমাপ যোগ করুন।
- EMAs প্যারামিটার অপ্টিমাইজেশানঃ ইএমএসের সর্বোত্তম চক্রের সেটিং নির্ধারণ করুন।
- পজিশন ম্যানেজমেন্ট অপ্টিমাইজেশানঃ অস্থিরতার উপর ভিত্তি করে একটি গতিশীল পজিশন ম্যানেজমেন্ট ব্যবস্থা চালু করা হয়েছে।
সারসংক্ষেপ
এই কৌশলটি একটি নির্ভরযোগ্য ইন-ডে ট্রেডিং সিস্টেম অর্জন করে, যা মূল্যের ব্রেকআউট এবং ইএমএসের ট্রেন্ড নিশ্চিতকরণের সাথে মিলিত হয়। কৌশলটির মূল সুবিধা হ’ল এর পরিষ্কার লজিকাল কাঠামো এবং একটি উন্নত ঝুঁকি ব্যবস্থাপনা ব্যবস্থা। প্রস্তাবিত অপ্টিমাইজড দিকনির্দেশের মাধ্যমে কৌশলটি তার স্থায়িত্ব এবং লাভজনকতা আরও বাড়িয়ে তুলতে পারে। রিয়েল-টাইম ট্রেডিংয়ের ক্ষেত্রে, ভুয়া ব্রেকআউট এবং স্লাইড পয়েন্টের ঝুঁকির প্রতি বিশেষ মনোযোগ দেওয়া প্রয়োজন এবং প্রকৃত বাজার অবস্থার সাথে প্যারামিটারগুলি সামঞ্জস্য করা প্রয়োজন।
কৌশল সোর্স কোড
/*backtest
start: 2025-02-16 17:00:00
end: 2025-02-18 14:00:00
period: 1h
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Binance","currency":"SOL_USDT"}]
*/
//@version=5
strategy("GER40 Momentum Breakout Scalping", overlay=true, initial_capital=10000, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=1)
//———— Input Parameters —————
stopLossPoints = input.int(30, title="Stop Loss (Pips)", minval=1) // Updated to 30 pips
riskReward = input.float(2.0, title="Risk Reward Ratio", step=0.1)
useTimeFilter = input.bool(false, title="Use Time Filter? (Sessions in SAST)")
// Define sessions (SAST) if needed
session1 = "0900-1030"
session2 = "1030-1200"
session3 = "1530-1730"
//———— Time Filter Function —————
inSession = true
if useTimeFilter
// TradingView's session function uses the chart's timezone.
// Adjust the session times if your chart timezone is not SAST.
inSession = time(timeframe.period, session1) or time(timeframe.period, session2) or time(timeframe.period, session3)
//———— Get Previous Day's High/Low —————
// Fetch the previous day's high/low using the daily timeframe. [1] refers to the previous completed day.
prevHigh = request.security(syminfo.tickerid, "D", high[1])
prevLow = request.security(syminfo.tickerid, "D", low[1])
//———— Calculate EMAs on the 1-minute chart —————
emaFast = ta.ema(close, 9)
emaSlow = ta.ema(close, 21)
//———— Define Breakout Conditions —————
longCondition = close > prevHigh and emaFast > emaSlow
shortCondition = close < prevLow and emaFast < emaSlow
//———— Entry & Exit Rules —————
if inSession
// Long breakout: Price breaks above previous day's high
if (longCondition)
strategy.entry("Long", strategy.long)
strategy.exit("Exit Long", "Long",
stop = strategy.position_avg_price - stopLossPoints * syminfo.mintick,
limit = strategy.position_avg_price + stopLossPoints * riskReward * syminfo.mintick)
// Short breakout: Price breaks below previous day's low
if (shortCondition)
strategy.entry("Short", strategy.short)
strategy.exit("Exit Short", "Short",
stop = strategy.position_avg_price + stopLossPoints * syminfo.mintick,
limit = strategy.position_avg_price - stopLossPoints * riskReward * syminfo.mintick)
//———— Plot Indicators & Levels —————
plot(emaFast, color=color.blue, title="EMA 9")
plot(emaSlow, color=color.red, title="EMA 21")
plot(prevHigh, color=color.green, style=plot.style_linebr, title="Prev Day High")
plot(prevLow, color=color.maroon, style=plot.style_linebr, title="Prev Day Low")